Geniale Ideen einfach erklärt: der verständliche Einstieg in die KI-WeltNeuronale Netze sind die Technologie hinter Deep Learning, Machine Learning und generativer Künstlicher Intelligenz wie ChatGPT. Sie revolutionieren derzeit die verschiedensten Anwendungsgebiete vom Strategiespiel bis zur Bild- und Spracherkennung. In neuronalen Netzen stecken geniale Ideen, die sich zum Glück einfach erklären lassen.Unsere Experten helfen Ihnen dabei, neuronale Netze zu verstehen und selber zu entwickeln. Um sie gewinnbringend einzusetzen, programmieren Sie verschiedene Netztypen selbst nach. Und zwar in Python, der Hauptsprache der KI-Welt. Sie werden sich dabei mit Mathematik und Programmierung befassen, brauchen aber keine konkreten Vorkenntnisse. Roland Schwaiger und Joachim Steinwendner erklären Ihnen alles besonders anschaulich mit zahlreichen Abbildungen. Ein faszinierendes Buch, das Ihnen den Durchblick in der KI-Welt bringt. Komplett in Farbe.Schneller Einstieg mit allen Python- und MathegrundlagenLernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation, Transformer-NetzeInkl. Online-Lernumgebung und Einstieg in TensorFlowKomplett in Farbe, mit zahlreichen Abbildungen und Grafiken Aus dem Inhalt:Die Grundidee hinter Neuronalen NetzenEin einfaches Neuronales Netz aufbauenNeuronale Netze trainierenÜberwachtes und unüberwachtes LernenEinführung in TensorFlowKompaktkurs PythonWichtige mathematische GrundlagenReinforcement LearningVerschiedene Netzarten und ihre AnwendungsbereicheBack PropagationDeep LearningWerkzeuge für Data Scientists

Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren Bild- und Spracherkennung, Spiele-KIs und vieles mehr. Zum Glück lassen sich die genialen Ideen dahinter einfach erklären. Um sie zu verstehen und einzusetzen, programmieren Sie verschiedene Netztypen selbst nach! Und zwar in Python, der Hauptsprache der KI-Welt. Sie werden sich dabei mit Mathematik und Programmierung befassen, brauchen aber keine konkreten Vorkenntnisse. Aus dem Inhalt: Die Grundidee hinter Neuronalen Netzen Ein einfaches Neuronales Netz aufbauen Neuronale Netze trainieren Überwachtes und unüberwachtes Lernen Einführung in TensorFlow Kompaktkurs Python Wichtige mathematische Grundlagen Reinforcement Learning Verschiedene Netzarten und ihre Anwendungsbereiche Back Propagation Deep Learning Werkzeuge für Data Scientists

»Neuronale Netze programmieren mit Python ist eine ausgezeichnete Wahl für jeden, der sich intensiv mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen auseinandersetzen möchte. Die Kombination aus theoretischer Fundierung, praktischen Übungen und moderner Didaktik macht dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für Studierende, Fachleute und Technik-Enthusiasten gleichermaßen. Besonders hervorzuheben ist die gelungene Balance zwischen Zugänglichkeit und Tiefgang, die es sowohl Einsteigern als auch Fortgeschrittenen ermöglicht, von diesem Werk zu profitieren.«